求和？

jieke2002 2004-04-08 10:45:39

怎样对已分页显示出来的某一字段（列）求和，（不能用sql语句）

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jieke2002 2004-04-08

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name为数据库字段名吗？

7teeth 2004-04-08

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楼上的思路都是对的啊
是不是你的rs("***")有问题啊

jieke2002 2004-04-08

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为什么结果是0？

tddw 2004-04-08

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num=0

for i=1 to pagesize
if rs.eof then exit for
num=num+rs("name")
rs.movenext
next

response.write num

chendongqiang 2004-04-08

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num=0

for i=1 to pagesize
num=num+rs("name")
rs.movenext
next

response.write num

说好不能打脸 2004-04-08

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思路绝对是对得，如果结果还是零建议用以下测试方法

num=0

for i=1 to pagesize
response.write "name = " & cint(rs("name")) & "<br>"
num=num+cint(rs("name"))
response.write "num = " & num & "<br>"
next

这样将每次循环的内容打映出来，很容易就能看到问题了！！
response.write num

jieke2002 2004-04-08

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结果还是为0

tddw 2004-04-08

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num=0

for i=1 to pagesize
if rs.eof then exit for
num=num+cint(rs("name"))
rs.movenext
next

response.write num

liuyingzi 2004-04-08

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锁定一条纪录，打印一下
可能你的数据类型不对
用cint转换一下

芝城游侠 2004-04-08

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楼上正解，在循环中累加！

注意字段类型！

jiffer 2004-04-08

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sum=0
for I=1 to rs.pagesize
sum=sum+rs("name")
rs.movenext
next

response.write sum

目录一、复习求和符号∑二、二重求和的定义三、双重求和∑∑交换求和顺序一、复习求和符号∑ 自从约瑟夫·傅立叶于1820年引入求和符号∑（大写的希腊字母sigma）以来，求和∑以及双重求和∑∑在数学公式推导，命题证明中被经常使用，掌握它的定义和性质对于提高我们的数学能力是必不可少的。注意我们在此只讨论有限项的求和。结合律： ∑i=1n(ai+b...

1. ∑\sum∑的定义在数学中经常遇到多项式求和的问题, 为了表述的方便, 引入了求和符号来简化表述的方法, 并且这样的的表述方法非常普遍, 因此了解求和符号∑\sum∑及其运算性质就非常重要. 看下面的和式: a1+a2+...+ana_1+a_2+...+a_na1+a2+...+an 表示n个数的和, 为了简化表述, 在1820年Joseph Fourier引入了定界的∑\sum∑表示法, 并且得到了应用普及. 上述和式表达如下: a1+a2+...+an=∑k=1naka_1 + a_2

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录MATLAB怎么求和∑一、题目二、代码1.syms函数2.直接用循环补充 MATLAB怎么求和∑ 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：学习一下用matlab进行简单的函数求和。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、题目二、代码 1.syms函数代码如下（示例）： syms k symsum((k.^2+7*k).^3,1,100) 2.直接用循环代码如下（示例）： s=0; for i=1:1.

Matlab中求和一、sum函数 1、如果x是一个向量，则计算向量的元素之和，S=sum（A）如： >> x = randi(10,1,10) x = 7 1 9 10 7 8 8 4 7 2 >> sum(x) ans = 63 %如果x的数组，则是计算数组的列之和，如： >> x = pascal(4,2) x = -1 -1 -1 -1 3

计算各行数据总和并作为新列添加到末尾计算各列数据总和并作为新行添加到末尾 import pandas as pd t=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] df=pd.DataFrame(t) # list转为dataframe df['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum(), axis=1) # 按行求和，添加为新列 df.loc['Col_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 各列求和，添加新的行 df 输出：

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